在下面的代码中，我试图预测糖尿病的概率。在我想要计算数据框中真值和假值百分比的部分，代码看起来是正确的，但输出的结果却不对。

输入：

真值数量：268

假值数量：500

预期输出：

真值：34.90%——-假值：65.10%

34.90 + 65.10 = 100.00

我的输出：

真值：34.90%——-假值：50.00%

34.90 + 50.00 != 100

这很奇怪！因为我们只有真值和假值（50%，50%）

这是我的代码：

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt​%matplotlib inlinedf = pd.read_csv('pima-data-Copy1.csv')df.isnull().values.any()dibetes_map = {True:1, False:0}df['diabetes'] = df['diabetes'].map(dibetes_map)num_true = len(df.loc[df['diabetes'] == True])num_false = len(df.loc[df['diabetes'] == False])​print("number of true: {0} ({1:2.2f}%)".format(num_true, (num_true/(num_true + num_false))*100))print("number of false: {0} ({1:2.2f}%)".format(num_false, (num_false/(num_false + num_false))*100))

回答：

在第二行的分母中，你使用了num_false + num_false。以下是一些建议的简化方法：

df = pd.read_csv('pima-data-Copy1.csv')# df.isnull().values.any()  这行代码没有被使用# dibetes_map = {True:1, False:0}   # df['diabetes'] = df['diabetes'].map(dibetes_map)   # 这行是多余的，因为你是在与True/False进行比较num_true = df['diabetes'].sum()total = df['diabetes'].count()num_false = total - num_true print("number of true: {0} ({1:2.2f}%)".format(num_true, (num_true / total)*100))print("number of false: {0} ({1:2.2f}%)".format(num_false, (num_false / total)*100)))